提示:建議先看day36-38的內容 TensorFlow™ 是一個采用數據流圖(data flow graphs),用於數值計算的開源軟件庫。節點(Nodes)在圖中表示數學操作,圖中的線(edges)則表示在節點間相互聯系的多維數據數組,即張量(tensor)。它靈活的架構 ...
前情回顧 機器學習 天 Day 數據預處理 天搞定機器學習 Day 簡單線性回歸分析 天搞定機器學習 Day 多元線性回歸 天搞定機器學習 Day 邏輯回歸 天搞定機器學習 Day K NN 天搞定機器學習 Day 邏輯回歸的數學原理 天搞定機器學習 Day 支持向量機 天搞定機器學習 Day 實現KNN 天搞定機器學習 Day SVM的實現 天搞定機器學習 Day 朴素貝葉斯 Day ,Avik ...
2019-08-14 22:54 0 423 推薦指數:
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100天搞定機器學習|1-38天 100天搞定機器學習|day39 Tensorflow Keras手寫數字識別 前文我們用keras的Sequential 模型實現mnist手寫數字識別,准確率0.9713。今天我們完成day40-42的課程,實現貓、狗的識別。 本文數據集下載地址 ...
編程中免不了要寫配置文件,今天我們繼續Python網絡編程,學習一個比 JSON 更簡潔和強大的語言————YAML 。本文老胡簡單介紹 YAML 的語法和用法,以及 YAML 在機器學習項目中的應用實例。歡迎大家一起學習,也歡迎點贊、在看、分享! 前篇:我開始學Python網絡編程 ...
100天搞定機器學習:模型訓練好了,然后呢? 大家好,我是老胡。 許久沒有更新100天搞定機器學習系列了,最近在看一個開源框架,其中有用到 gRPC ,它可以用於機器學習模型的部署,也可用於深度學習框架的開發,本文就當是《100天搞定機器學習》的番外篇吧。 gRPC(Remote ...
本文是對100天搞定機器學習|Day33-34 隨機森林的補充 前文對隨機森林的概念、工作原理、使用方法做了簡單介紹,並提供了分類和回歸的實例。 本期我們重點講一下: 1、集成學習、Bagging和隨機森林概念及相互關系 2、隨機森林參數解釋及設置建議 3、隨機森林模型調參實戰 4、隨機森林模型 ...
在這段視頻中,我們要介紹如何擬合邏輯回歸模型的參數𝜃。具體來說,我要定義用來擬合參數的優化目標或者叫代價函數,這便是監督學習問題中的邏輯回歸模型的擬合問題。 對於線性回歸模型,我們定義的代價函數是所有模型誤差的平方和。理論上來說,我們也可以對邏輯回歸模型沿用這個定義,但是問題在於,當我 ...
1 無約束形式的soft-SVM 我們知道,soft-SVM的一般形式是: 這里我們把松弛變量ξn寫成下面的形式(這里其實就是松弛變量的定義,如果這個點不違反硬條件,則它的松弛變量為0,否則的 ...
一、基礎理解 決策邊界:在特征空間內,根據不同特征對樣本進行分類,不同類型間的分界就是模型針對該數據集的決策邊界。 決策邊界,用於分類問題中,通過決策邊界可以更好的可視化分類結果; ...